Dieses Lehrbuch gibt eine verständliche Einführung in die konvexe Analysis, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit vielen Abbildungen illustriert. Die Resultate werden anhand der geometrisch leicht nachvollziehbaren Fragestellung entwickelt, wie sich Hindernismengen und Verbotszonen mit garantierten Sicherheitsabständen modellieren lassen. Der Stoffaufbau mittels dieses durchgängigen Beispiels setzt einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur konvexen Analysis bereichert. Die erzielten Ergebnisse werden zudem auf nichtglatte konvexe Optimierungsprobleme angewendet, die in den Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften eine wichtige Rolle spielen.
Das Buch richtet sich daher nicht nur an Mathematiker, sondern auch an Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaftler, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Für Dozenten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur konvexen Analysis zu verwenden.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Dieses Lehrbuch gibt eine verständliche Einführung in die konvexe Analysis, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit vielen Abbildungen illustriert. Die Resultate werden anhand der geometrisch leicht nachvollziehbaren Fragestellung entwickelt, wie sich Hindernismengen und Verbotszonen mit garantierten Sicherheitsabständen modellieren lassen. Der Stoffaufbau mittels dieses durchgängigen Beispiels setzt einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur konvexen Analysis bereichert. Die erzielten Ergebnisse werden zudem auf nichtglatte konvexe Optimierungsprobleme angewendet, die in den Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften eine wichtige Rolle spielen.
Das Buch richtet sich daher nicht nur an Mathematiker, sondern auch an Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaftler, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Für Dozenten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur konvexen Analysis zu verwenden.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Dieses ausführlich geschriebene Lehrbuch eignet sich als Begleittext zu einer einführenden Vorlesung über Algebra. Die Themenkreise sind Gruppen als Methode zum Studium von Symmetrien verschiedener Art, Ringe mit besonderem Gewicht auf Fragen der Teilbarkeit und schließlich als Schwerpunkt Körpererweiterungen und Galois-Theorie als Grundlage für die Lösung klassischer Probleme zur Berechnung der Nullstellen von Polynomen und zur Möglichkeit geometrischer Konstruktionen.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Konvexe Optimierungsprobleme mit einer nichtglatten Zielfunktion treten in vielen Anwendungen auf, beispielsweise im Zusammenhang mit Penalty-Verfahren für differenzierbare Optimierungsprobleme, mit der Lagrange-Relaxation bei kombinatorischen Optimierungsproblemen oder bei der Strukturoptimierung von Stabwerken. Die wichtigsten numerischen Verfahren zur Lösung solcher Optimierungsprobleme sind Subgradienten- und Bundle-Verfahren. Das Buch gibt eine kompakte Einführung in die Grundlagen dieser Verfahren, die den Leser in die Lage versetzt, einfache Versionen der Verfahren selbst zu implementieren.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Dieser Band (eine Ergänzung zum Lehrbuch Lineare Algebra des Autors) enthält Anwendungen der linearen Algebra auf geometrische Fragen. Ausgehend von affinen Unterräumen in Vektorräumen werden allgemeine affine Räume eingeführt, und es wird gezeigt, wie sich geometrische Probleme mit algebraischen Hilfsmitteln behandeln lassen. Ein Kapitel über lineare Optimierung befasst sich mit Systemen linearer Ungleichungen. Mit Hilfe der elementaren Theorie konvexer Mengen kann man die Optimierung eines linearen Funktionals auf die Lösung linearer Gleichungssysteme zurückführen. Anschließend wird der für praktische Anwendungen so wichtige Simplex-Algorithmus abgeleitet. Besonderer Wert wird dabei auf einen Einblick in die geometrischen Zusammenhänge gelegt.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Dieser Band (eine Ergänzung zum Lehrbuch Lineare Algebra des Autors) enthält Anwendungen der linearen Algebra auf geometrische Fragen. Ausgehend von affinen Unterräumen in Vektorräumen werden allgemeine affine Räume eingeführt, und es wird gezeigt, wie sich geometrische Probleme mit algebraischen Hilfsmitteln behandeln lassen. Ein Kapitel über lineare Optimierung befasst sich mit Systemen linearer Ungleichungen. Mit Hilfe der elementaren Theorie konvexer Mengen kann man die Optimierung eines linearen Funktionals auf die Lösung linearer Gleichungssysteme zurückführen. Anschließend wird der für praktische Anwendungen so wichtige Simplex-Algorithmus abgeleitet. Besonderer Wert wird dabei auf einen Einblick in die geometrischen Zusammenhänge gelegt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Konvexe Optimierungsprobleme mit einer nichtglatten Zielfunktion treten in vielen Anwendungen auf, beispielsweise im Zusammenhang mit Penalty-Verfahren für differenzierbare Optimierungsprobleme, mit der Lagrange-Relaxation bei kombinatorischen Optimierungsproblemen oder bei der Strukturoptimierung von Stabwerken. Die wichtigsten numerischen Verfahren zur Lösung solcher Optimierungsprobleme sind Subgradienten- und Bundle-Verfahren. Das Buch gibt eine kompakte Einführung in die Grundlagen dieser Verfahren, die den Leser in die Lage versetzt, einfache Versionen der Verfahren selbst zu implementieren.
Aktualisiert: 2023-04-04
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